Análisis de los objetivos contrapuestos en la planificación y asignación de tareas en un sistema de multicomputadoras

• Apolinar Velarde Martínez ^[1] ; Enrique Luna Ramírez ^[2]
  1. [1] Instituto Tecnológico El LlanoAguascalientes
  2. [2] Tecnológico El LlanoAguascalientes
• Localización: ConCiencia Tecnológica, ISSN-e 1405-5597, Nº. 49 (enero-junio), 2015, págs. 27-38
• Idioma: español
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    Los sistemas de cómputo paralelo con múltiples elementos de procesamiento, tienen la habilidad de ejecutar un conjunto de trabajos paralelos a la vez. Para lograr el paralelismo, estos sistemas utilizan un algoritmo planificador y un algoritmo de asignación de tareas. El planificador debe resolver los problemas de cuántos y cuáles trabajos, que permanecen en la cola de espera se deben ejecutar, de cuántos procesadores deben ser los trabajos seleccionados y cuáles trabajos deben ser ejecutados antes que otros; el algoritmo de asignación, debe determinar en qué procesadores libres de la malla, se deben ejecutar las tareas seleccionadas por el planificador. Los objetivos de ambos algoritmos son maximizar el uso de los procesadores en la malla, maximizar la adyacencia de los procesadores que fueron asignados a un trabajo, minimizar los tiempos de espera de los trabajos y minimizar la espera infinita de trabajos en la cola de espera. Al maximizar y minimizar todos los objetivos a la vez, se producen varias contraposiciones entre estos, provocando una degradación en el desempeño del sistema paralelo. En este trabajo, se presenta un análisis de la forma en que se contraponen los objetivos en la planificación y la asignación de las tareas en los sistemas de cómputo paralelo, específicamente en los sistemas de multicomputadoras, utilizando para ello, un algoritmo de optimización multiobjetivo, mediante el cual se evalúa cada objetivo, para determinar el efecto que cada uno de éstos produce en el desempeño de éste tipo de sistemas. Con los resu ltados obtenidos, se plantea una escala de prioridades de los objetivos evaluados.

  • English

    Abstract Parallel computing systems with multiple processing elements have the ability to r un a set of different tasks at the same time. To achieve such a parallelism, these systems use typically an algorithm for task planning and another algorithm for task assignment. The planner algorithm must solve the problem of how many and which tasks remaining in a queue must be executed, how many processors should be used to execute the selected tasks, and which tasks must be executed first; meanwhile, the assignment algorithm must determine what free processors in a mesh will be used to execute the selected tasks. The objectives of both algorithms are maximizing the use of all processors and the adjacency of the processors assigned to a same task, as well as minimizing the waiting times of the tasks in a queue. Nonetheless, in the purpose of maximizing and minimizing all the objectives at the same time, several conflicts may occur among them, causing degradation in the performance of a parallel computing system. In this paper, it is presented an analysis of how the objectives in the task planning and assignment may conflict, specifically in multicomputer systems. The analysis is carried out by using a multi-objective optimization algorithm, through which each objective is evaluated to determine its effect in the performance of a parallel computing system. With the results of the evaluated objectives, a scale ofpriorities is proposed.